Articles sur l'analyse des données et les statistiques dans MQL5

MQL5 fournit aux programmeurs un ensemble très complet de fonctions et d'API orientées objet grâce auxquelles ils peuvent faire tout ce qu'ils veulent dans l'environnement MetaTrader. Cependant, la technologie Web est un outil extrêmement polyvalent de nos jours qui peut venir à la rescousse dans certaines situations lorsque vous devez faire quelque chose de très spécifique, voulez émerveiller vos clients avec quelque chose de différent ou tout simplement vous n'avez pas assez de temps pour maîtriser une partie spécifique de Bibliothèque standard MT5. L'exercice d'aujourd'hui vous présente un exemple pratique sur la façon dont vous pouvez gérer votre temps de développement tout en créant un cocktail technologique incroyable.

Une année s'est écoulée depuis le lancement des ventes sur le MQL5 Market. Ce fut une année de travail acharné, qui a transformé le nouveau service en le plus grand magasin de robots de trading et d’indicateurs techniques pour la plate-forme MetaTrader 5.

Récemment, les utilisateurs de MetaTrader 4 et MetaTrader 5 ont eu l'opportunité de devenir un fournisseur de signaux et de réaliser des bénéfices supplémentaires. Maintenant, vous pouvez afficher votre succès de trading sur votre site Web, votre blog ou votre page de réseau social à l'aide des nouveaux widgets. Les avantages de l'utilisation des widgets sont évidents : ils augmentent la popularité des fournisseurs de signaux, établissent leur réputation de traders prospères et attirent de nouveaux abonnés. Tous les traders qui placent des widgets sur d'autres sites Web peuvent profiter de ces avantages.

Les émissions d’indicateurs sont un domaine peu étudié des études de marché. Cela est principalement dû à la difficulté d’analyse causée par le traitement de très grands tableaux de données variant dans le temps. L’analyse graphique existante est trop gourmande en ressources et a donc déclenché le développement d’un algorithme parcimonieux qui utilise des séries chronologiques d’émissions. Cet article montre comment l’analyse visuelle (image intuitive) peut être remplacée par l’étude des caractéristiques intégrales des émissions. Il peut intéresser à la fois les traders et les développeurs de systèmes de trading automatisés.

L'article présente une structure pour un Expert Advisor qui trade plusieurs symboles et utilise plusieurs systèmes de trading simultanément. Si vous avez déjà identifié les paramètres d'entrée optimaux pour tous vos EA et obtenu de bons résultats de backtesting pour chacun d'eux séparément, demandez-vous quels résultats vous obtiendriez si vous testiez tous les EA simultanément, avec toutes vos stratégies réunies.

Nous continuons la série d'articles sur la programmation MQL5. Cette fois, nous verrons comment obtenir les résultats de chaque passe d'optimisation lors de l'optimisation des paramètres de l'Expert Advisor. La mise en œuvre sera effectuée de manière à garantir que si les conditions spécifiées dans les paramètres externes sont remplies, les valeurs de passage correspondantes seront écrites dans un fichier. En plus des valeurs de test, nous enregistrerons également les paramètres qui ont conduit à de tels résultats.

Un autre trimestre de l'année s'est écoulé et nous avons décidé de résumer ses résultats pour MetaTrader AppStore - le plus grand magasin de robots de trading et d'indicateurs techniques pour les plateformes MetaTrader. Plus de 500 développeurs ont placé plus de 1 200 produits sur Market à la fin du trimestre considéré.

Opérant avec succès depuis 1,5 ans, MQL5 Market est devenu le plus grand magasin de stratégies de trading et d’indicateurs techniques des traders. Il propose environ 800 applications de trading fournies par 350 développeurs du monde entier. Plus de 100 000 programmes de trading ont déjà été achetés et téléchargés par les traders sur leurs terminaux MetaTrader 5.

Depuis sa création, le magasin de robots de trading et d'indicateurs techniques MQL5 Market a déjà attiré plus de 250 développeurs qui ont publié 580 produits. Le premier trimestre de 2013 s'est avéré assez fructueux pour certains vendeurs du MQL5 Market qui ont réussi à faire de beaux profits en vendant leurs produits.

Jeremy Scott, plus connu sous le pseudonyme de Johnnypasado sur MQL5.community, est devenu célèbre en proposant des produits dans notre service MQL5 Market. Jeremy a déjà gagné plusieurs milliers de dollars sur le marché et ce n'est pas la limite. Nous avons décidé de nous intéresser de plus près au futur millionnaire et de recevoir quelques conseils pour les vendeurs de MQL5 Market.

Un algorithme de protection statistique des positions ouvertes de swap positif contre les mouvements de prix indésirables. Cet article présente une variante de la stratégie de protection du Carry Trade qui permet de compenser le risque potentiel du mouvement des prix dans la direction opposée à celle de la position ouverte.

Cet article a pour but de familiariser le lecteur avec la méthode de décomposition empirique des modes (EMD). C’est la partie fondamentale de la transformée de Hilbert-Huang et est destinée à l’analyse des données issues des processus non stationnaires et non linéaires. Cet article présente également une mise en œuvre logicielle possible de cette méthode ainsi qu’un bref examen de ses particularités et donne quelques exemples simples de son utilisation.

Le problème majeur de la statistique appliquée est le problème de l'acceptation des hypothèses statistiques. On a longtemps considéré qu'il était impossible de le résoudre. La situation a changé avec l'apparition de la méthode des coordonnées propres. Il s'agit d'un outil fin et puissant pour l'étude structurelle d'un signal permettant de voir plus que ce qui est possible en utilisant les méthodes de statistiques appliquées modernes. L'article se concentre sur l'utilisation pratique de cette méthode et présente des programmes en MQL5. Il traite également le problème de l'identification des fonctions en utilisant comme exemple la distribution introduite par Hilhorst et Schehr.

L'article traite de la création d'un programme permettant d'estimer la densité à noyau de la fonction de densité de probabilité inconnue. La méthode d'estimation de la densité du noyau a été choisie pour exécuter la tâche. L'article contient les codes sources de la mise en œuvre logicielle de la méthode, des exemples d'utilisation et des illustrations.

Chaque trader travaille en utilisant certains calculs statistiques, même s'il est partisan de l'analyse fondamentale. Cet article vous présente les fondements de la statistique, ses éléments de base et montre l'importance des statistiques dans la prise de décision.

Le site MQL5.com se souvient très bien de vous tous ! Combien de vos fils de discussion sont épiques, quelle est la popularité de vos articles et combien de fois vos programmes dans la base de code sont téléchargés - ce n'est qu'une petite partie de ce qui est retenu sur MQL5.com. Vos réalisations sont disponibles dans votre profil, mais qu'en est-il de l'image globale ? Dans cet article, nous allons montrer le tableau général des réalisations de tous les membres de la MQL5.community.

Cet article a pour but de familiariser ses lecteurs avec la transformation de Box-Cox. Les questions concernant son utilisation sont abordées et quelques exemples sont donnés permettant d'évaluer l'efficacité de la transformation avec des séquences aléatoires et des cotations réelles.

L'article donne une description des méthodes d'utilisation de l'analyse de régression multiple pour le développement de systèmes de trading. Il démontre l'utilisation de l'analyse de régression pour l'automatisation de la recherche de stratégies. Une équation de régression générée et intégrée dans un EA sans nécessiter une grande maîtrise de la programmation est donnée à titre d'exemple.

Cet article décrit l'infrastructure MQL5-RPC qui active les appels de procédure distante à partir de MQL5. Il commence par les bases de XML-RPC, la mise en œuvre de MQL5 et se poursuit par deux exemples d'utilisation réelle. Le premier exemple utilise un service Web externe et le second est un client vers un simple service d'analyse XML-RPC ATC 2011. Si vous souhaitez savoir comment mettre en œuvre et analyser différentes statistiques de l'ATC 2011 en temps réel, cet article est fait pour vous.

Nous savons maintenant que la fonction de densité de probabilité (PDF) d'un cycle de marché ne rappelle pas une gaussienne mais plutôt une PDF d'une onde sinusoïdale et la plupart des indicateurs supposent que la PDF du cycle de marché est gaussienne ; nous avons besoin d'un moyen de « corriger » cela. La solution consiste à utiliser la transformation de Fisher. La transformation de Fisher change la PDF de n'importe quelle forme d'onde en une forme approximativement gaussienne. Cet article décrit les mathématiques qui sous-tendent la transformation de Fisher et la transformation inverse de Fisher, ainsi que leur application au trading. Un module de signal de trading propriétaire basé sur la transformation inverse de Fisher est présenté et évalué.

Dans cet article, je voudrais donner un exemple de ce à quoi peut ressembler un programme de trader ainsi que des résultats pouvant être atteints en 9 mois, après avoir commencé à apprendre MQL5 à partir de zéro. Cet exemple indiquera également à quel point un tel programme peut être multifonctionnel et informatif pour un trader tout en prenant un minimum de place sur le graphique des prix. Et nous pourrons voir à quel point les panneaux d'informations de trade peuvent être colorés, lumineux et intuitivement clairs pour l'utilisateur. Ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités...

Cet article vise à faire évoluer l'indicateur créé précédemment et traite brièvement d'une méthode d'estimation des intervalles de confiance des prévisions à l'aide du lancement et des quantiles. En conséquence, nous obtiendrons l'indicateur de prévision et les scripts à utiliser pour estimer l'exactitude des prévisions.

Lors de l’élaboration d'un système de trading, il se pose généralement un problème de sélection de la meilleure combinaison d'indicateurs et de leurs signaux. L'analyse discriminante est l'une des méthodes pour trouver de telles combinaisons. L'article donne un exemple d’élaboration d'une évaluation environnementale pour la collecte de données de marché et illustre l'utilisation de l'analyse discriminante pour la construction de modèles prognostiques pour le marché FOREX dans le logiciel Statistica.

L’analyse technique met largement en œuvre les indicateurs montrant les cotations de base « plus clairement » et permettant aux traders d’effectuer une analyse et de prévoir l’évolution des prix du marché. Il est tout à fait évident qu’il n’y a aucun sens à utiliser les indicateurs, et encore moins les appliquer dans la création de systèmes de trading, à moins que nous ne puissions résoudre les problèmes liés à la transformation des cotations initiales et la crédibilité des résultats obtenus. Dans cet article, nous montrons qu’il existe des réels motifs pour une telle conclusion.

L'article familiarise le lecteur avec les modèles de lissage exponentiel utilisés dans la prévision à court terme des séries chronologiques. De plus, il aborde les questions liées à l'optimisation et à l'estimation des résultats prévisionnels et fournit quelques exemples de scripts et d'indicateurs. Cet article sera utile pour une première prise de connaissance des principes de prévision à partir de modèles de lissage exponentiel.

Cet article présente une classe conçue pour donner une estimation préliminaire rapide des caractéristiques de diverses séries chronologiques. Au fur et à mesure que cela se produit, les paramètres statistiques et la fonction d'auto-corrélation sont estimés, une estimation spectrale des séries chronologiques est effectuée et un histogramme est créé.

Le terminal client MetaTrader 5 offre un large éventail de possibilités d’optimisation des paramètres de l’Expert Advisor. En plus des critères d’optimisation compris dans le testeur de stratégie, les développeurs sont offerts une opportunité de créer leurs propres critères. Cela conduit à un nombre presque illimité de possibilités de test et d’optimisation des Expert Advisors. L’article décrit des méthodes pratiques d’établir de tels critères - à la fois complexes et simples.

L'un des aspects les plus intéressants des cartes de caractéristiques auto-organisatrices (cartes de Kohonen) est qu'elles apprennent à classer les données sans supervision. Dans sa forme de base, il produit une carte de similarité des données d'entrée (regroupement). Les cartes SOM peuvent être utilisées pour la classification et la visualisation de données de grande dimension. Dans cet article, nous examinerons plusieurs applications simples des cartes de Kohonen.

L'estimation des paramètres statistiques d'une séquence est très importante, car la plupart des modèles et méthodes mathématiques sont axés sur des hypothèses différentes. Par exemple, la normalité de la loi de distribution ou la valeur de dispersion, ou d'autres paramètres. Ainsi, lors de l'analyse et de la prévision de séries chronologiques, nous avons besoin d'un outil simple et pratique qui permette d'estimer rapidement et clairement les principaux paramètres statistiques. L'article décrit brièvement les paramètres statistiques les plus simples d'une séquence aléatoire et plusieurs méthodes de son analyse visuelle. Il propose l’implémentation de ces méthodes en MQL5 et les méthodes de visualisation du résultat des calculs à l'aide de l'application Gnuplot.

L'article traite des distributions de probabilité (normale, log-normale, binomiale, logistique, exponentielle, distribution de Cauchy, distribution t de Student, distribution de Laplace, distribution de Poisson, distribution sécante hyperbolique, distribution bêta et gamma) des variables aléatoires utilisées en Statistique Appliquée. Il propose également des classes pour gérer ces distributions.

Existe-t-il une corrélation entre le comportement passé des prix et ses tendances futures ? Pourquoi le prix répète-t-il aujourd'hui le caractère de son mouvement de la veille ? Les statistiques peuvent-elles être utilisées pour prévoir la dynamique des prix ? Il y a une réponse, et elle est positive. En cas de doute, cet article est fait pour vous. Je vais vous expliquer comment créer un filtre fonctionnel pour un système de trading dans MQL5, révélant une tendance intéressante dans les fluctuations de prix.

Cet article est la suite logique de mon article Statistical Probability Distributions en MQL5 qui présente les classes pour travailler avec certaines distributions statistiques théoriques. Maintenant que nous disposons d'une base théorique, je suggère que nous procédions directement à des ensembles de données réelles et que nous essayions de faire un usage informatif de cette base.

Le prix du marché est formé à partir d’un équilibre stable entre l’offre et la demande qui, à son tour, dépendent d’une variété de facteurs économiques, politiques et psychologiques. Les différences de nature ainsi que les causes d’influence de ces facteurs rendent difficile la prise en compte directe de tous les composants. Cet article présente une tentative de prédire le prix du marché sur la base d’un modèle de régression élaboré.

Marche Aléatoire ressemble beaucoup aux données réelles du marché, mais elle présente des caractéristiques importantes. Dans cet article, nous examinerons les propriétés de Marche Aléatoire, simulées à l’aide du jeu de lancer de pièces. Pour étudier les propriétés des données, l’indicateur de tendance est élaboré.

Dans l'article suivant, je décris un processus d’implémentation de l'indicateur Moving Mini-Max basé sur un article de Z.G.Silagadze « Moving Mini-max : un nouvel indicateur pour l'analyse technique ». L'idée de l'indicateur est basée sur la simulation des phénomènes d'effet tunnel quantique, proposée par G. Gamov dans la théorie de la désintégration alpha.

Cet article décrit les méthodes d'analyse économétriques, l'analyse d'auto-corrélation et l'analyse de variance conditionnelle en particulier. Quel est l'avantage de l'approche décrite ici? L'utilisation des modèles GARCH non linéaires permet de représenter formellement la série analysée du point de vue mathématique et de créer une prévision pour un nombre spécifié d'étapes.

Il existe de nombreuses mesures qui permettent de déterminer l’efficacité et la rentabilité d’un système de trading. Cependant, les traders sont toujours prêts à soumettre n’importe quel système à un nouveau crash test. L’article explique comment les statistiques basées sur des mesures d’efficacité peuvent être utilisées pour la plateforme MetaTrader 5. Il contient la classe pour la transformation de l’interprétation des statistiques par les transactions à celle qui ne contredit pas la description donnée dans le livre de S.V. « Statistika dlya traderov » (« Statistiques destinées aux traders »). Bulashev. Il contient également un exemple de fonction personnalisée pour optimisation.

Cet article est destiné à familiariser ses lecteurs avec une variante possible d'utilisation des objets graphiques du langage MQL5. Il analyse un indicateur, qui met implémente un panel de gestion d'un analyseur de spectre simple utilisant les objets graphiques. L'article est destiné aux lecteurs familiarisés avec les bases de MQL5.

L’article est consacré à l’application pratique du concept de logique floue pour l’analyse des marchés financiers. Nous proposons l’exemple de l’indicateur générant des signaux basés sur deux règles floues fondées sur l’indicateur Enveloppes. L’indicateur développé utilise plusieurs tampons d’indicateurs: 7 tampons pour les calculs, 5 tampons pour l’affichage des graphiques et 2 tampons de couleur.

L'article étale un exemple de comment élaborer un programme MQL5 mettant en implémentant l'algorithme adaptatif de groupement appelé Growing neural gas (GNG). L'article est destiné aux utilisateurs qui ont étudié la documentation du langage et qui ont certaines compétences en programmation et des connaissances de base dans le domaine de la neuro-informatique.